0
| 本文作者： 张伟 | 2017-01-16 10:44 |
从左至右分别是丁健、戴雷、李克强、王劲、徐成光、余凯、张博以及赵勇
雷锋网按：整个2016，在自动驾驶与共享出行的盛况前，任何形容词都黯然失色。无论是谷歌、百度的无人车，还是Uber、滴滴此类共享出行平台……潮流背后，车企、互联网科技公司、自动驾驶技术公司、共享出行运营公司纷纷成为弄潮儿，学界、政界、投资界人士也一并裹挟进来。
你能想象当这些人聚首共谈“未来交通”时，他们会聊些什么？
1月14日，未来论坛2017年会上，一场关于“出行革命”的大讨论正在进行，各界人士思维火花碰撞，或许能给你想要的答案。
他们是（排名不分先后）：
戴雷，和谐富腾旗下电动汽车公司FMC COO、前宝马（中国）负责人；
李克强，清华大学智能网联车辆研究中心主任、教育部长江学者特聘教授；
王劲，百度高级副总裁、百度无人车最高负责人；
徐成光，中华人民共和国交通部发言人、政策研究室主任；
余凯，地平线机器人创始人，公司最早做机器人和人工智能芯片；
张博，滴滴出行创始人兼CTO，同样出自百度系；
赵勇，格灵深瞳创始人、驭势科技联合创始人，今天他代表驭势科技。
本次论坛由金沙江创投董事总经理、未来论坛理事长丁健主持。雷锋网根据讨论内容进行了不改变原意的整理。
首先，我相信，未来5-10年，整个汽车行业会通过无人驾驶发生颠覆性的变化。
中国的优势在于消费者对新技术是非常开放的心态，感兴趣且乐于接受，这在欧洲（如德国）恰恰相反。
自动驾驶优势明显，能大幅降低交通事故、降低拥堵。还可通过分享经济来降低车辆保有量。从个人的角度来讲，当然是节约了宝贵时间，提升了驾乘体验。中国的汽车市场增幅力度是全球最大的，这是巨大的机会。
但他也认为，目前制约自动驾驶在中国发展的因素是政策环境。他希望中国可以开放相关的交通环境来做测试，这对技术的突破很关键。
◆ 李克强：
在编写中国网联汽车技术发展路线图的时候也做了详细调研。中国智能汽车的发展与国际上有很大差距，但也有很大的机遇。
技术层面，一是整体技术规划和起步时间比较晚，二是智能网联汽车的专项技术，包括传感器技术、控制器技术，以及实验评价技术，包括标准、实验规范等，还存在差距。
但也有机遇，智能汽车在世界范围内来看，还属于刚刚兴起的技术。另外，它要强调本地化的技术，这对于中国本土的企业有优势。
可以抓住国内优势的产业，与现在的传统汽车行业进行紧密结合。
◆ 余凯：
坚信无人驾驶、共享出行是未来趋势。
中国不缺运营商、应用商以及终端设备制造商，缺的是核心技术提供方，这些都掌握在美国、欧洲的企业手里，而这正是中国的短板。
未来，计算部分在车辆中承载的比重会越来越大，每辆车就是跑在四个轮子上的数据中心，这需要高性能的计算。到目前为止，没有一个计算平台能够支撑实时的计算。
怎么应对这个问题？打造低功耗、高性能的深度神经网络处理器。
CES上，地平线与英特尔合作推出了基于深度神经网络的处理器，面向自动驾驶平台。我们会持续在这个路径上去演进，成为符合中国道路特性的核心技术提供商，通过深度神经网络算法和处理器架构的重构，打造强大的跑在四个轮子上的数据中心。
◆ 王劲：
无人车技术还要几年才能大规模的落地，各个国家和公司还在实验阶段。
全世界有两大无人车技术流派。
第一个是将传统编程和规划控制技术应用于无人车。大部分企业是依托这个优势，他们对汽车的控制模块更了解。
另一个流派是高科技企业，主要依托今天人工智能的大规模计算能力、大数据能力和不断自我学习的能力来加速无人车的技术成熟。目标是直接步入全面无人驾驶技术。这个路径挑战很大，但能让无人驾驶落地更快、更早。
这个流派依赖比较高端的传感器，如激光雷达、高清摄像头以及传感器融合技术，安全性得到保证，但付出的代价是传感器的成本非常高昂。
百度用的激光雷达是64线，2015年，它的价格是10万美金，2016年的价格降到8万美金，今年大概降到6万多。百度为此还投资了Velodyne，他们承诺可以在2021年量产的时候，成本控制在500美金一台。这也将加速无人车落地。
业界的谷歌、Uber以及百度走的是第二流派。
我觉得无人驾驶技术是系统的技术，不是一项技术就可以撑起来的。谷歌无人车一开始并没有使用计算机视觉，而是擅长控制、规划以及定位技术。
最近美国推广一个指标衡量无人驾驶技术是不是成熟，叫做MPI——开多少英里需要人为干预。据说谷歌的指标达到5000多英里，也就是每8000公里就需要人干预一下。
但现在大多数公司的表现还远远落后于这个指标，甚至有人提出了“每英里需要干预多少次”这样的说法。但乐观的是，一些中国的激光雷达创业公司在产品的一些指标上也能达到国际先进水平，而且无人驾驶芯片方面也有各种成果。
第一，我认为无人车技术的最关键能力是能够在马路上实现99.9999%的稳定性。但这非常难，因为现实环境中各类小状况都会出现。
Google最近几年经常在处理小状况，比如说前面有一辆车挡住了红绿灯的红绿，只能看到一个灯，无人车是否能准确判断当前是红灯还是绿灯？还有一个问题，红绿灯在绿色的灯上飘了一个红色的气球，无人车是否能识别出它是红灯？
目前，滴滴在北京拥有规模庞大的车队，每天这个车队会对某个路段覆盖300遍，所以张博认为这一点滴滴具备优势。
第二，中国车和行人更加不遵守交通规则。你很难根据当前的位置预测3秒以后会到什么位置，这是和美国不一样的。
此外，中国车与车的距离，行人与行人之间的距离更近，对于预测要求更高，需要有更加高的准确度，这会使得在中国推进无人驾驶技术远远难于美国。
第一点，上个月国家刚刚公布了《“十三五”信息化规划》，把无人驾驶技术作为国家前沿布局的技术，变成了国家战略和国家行动。
第二点，交通运输部作为交通基础设施的建设者和提供者，经过改革开放30多年的快速发展，形成了全世界最大的高速公路网络、高铁网络。囿于资源限制，这条路也不再可行。
交通运输部作为政策的制定部门，始终在关注前沿科技的变化。我们想通过产业政策的制定，通过法规标准规范的引导，保证这个技术在商业应用的环节，尽快在中国落地。
如果科技界、企业界在进行创新的同时就考虑规则的制定和调整，及时向政府提出相应的意见和建议，这是非常好的路径。
（各国、各地区）现在还有差距，到底什么时候无人驾驶可以落地，还要依托政府的法律法规。
我们相信中国政府的执行力是高于世界上其他政府的。
过去我以为美国的政府会比较缓慢，但是奥巴马推出了促进无人车技术落地的框架性政策，密歇根州在上个月刚刚出台了新的法规，允许无人驾驶汽车在没有驾驶员情况下直接上路测试，这是全世界首个。
我们也很期待中国的政府能够超越，能够出台新的法律法规，支持无人驾驶汽车，成为全世界的领跑者。
我觉得政府应该给我们一个更科学、更专业的引导，让我们沿着标准进行测试、评判，技术什么时候可以达到政府、公众的期待，才能进行销售。
但是今天的状况是业者依然一头雾水，中国所有的无人汽车驾驶公司都在非法测试，我们也一样，“我想有百度在前面，所以我们还是安全的。”
我也很高兴地发现，2016年中国至少有五六个地方政府，开辟出了专门的路段，引导这项技术往前发展。
滴滴也希望和政府一起协同推进，在交通基础设施上做一些改进可以明显加速无人驾驶技术的普及。
滴滴有一个非常有价值的数据就是，非常清楚人类司机驾驶多少公里出一次事故，滴滴可以帮助政府建立标准，规定所有的无人车达到什么能力才能上路。
虽然中国人的交通习惯造成了在实现无人驾驶上难度更大，但不可否认的是，中国的交通安全比美国状况更差。所以对更加安全的无人驾驶技术的需求更大，这也会驱动企业更早、更快地落地这样的技术。
对于张博提出的无人车对于一些突发的微小交通状况应变不稳定的问题，王劲表示百度可以使用高精度地图来规避这些问题。同时，未来也可以通过在红绿灯上加装信号发射器（V2I）来优化无人车的稳定性。
至于孕妇和普通人撞哪个这样的伦理问题，王劲称这太为难无人车了，他表示新技术的推出一定会有一个成熟的过程。
但无人驾驶技术能力，一定比人类驾驶员更加安全，因为计算机是一个不知疲倦的系统。相比于赵勇提出的MPI，现在又有一个新指标叫MPCI，这更考验无人车，也是更客观的一个指标，大家都在朝这个方向迁移。
但是，正如飞机、高铁都做不到100%安全，无人车也做不到。如果未来无人车的安全性提升100倍，那么每天能减少的人员死亡数也是个可观的数字。
实际上，中国的交通状况差，不能只抱怨路人，司机也有问题。中国的司机和路人，不像美国，缺乏必要的“礼让”。
怎么样让交通更安全，从自动驾驶的角度讲应该承担伦理责任。首先，无人驾驶是最守规矩的司机、最礼让的司机。
这个社会就是这样，如果大家都守规矩，交通就不那么堵。安全驾驶应该有规矩，不能加塞，哪怕慢一点也不能出事。紧守了这个边界无人驾驶才能满足社会、公众的期待。
我想首先的影响还是安全。自动驾驶出现的目的是因为人有局限，人要犯错误，现在交通事故90%都是人造成的。
但是当自动驾驶完全替代了人类，又会有新的问题出现，依然是安全问题，所以必须解决。应对措施上，除去此前几位谈的，一是社会的问题，二是教育的问题，三是法规的问题。
我的观点还有一个，还是要回归到技术，技术做不好会出问题，那是悖论。自动驾驶汽车前面有三个人，有一个孕妇，你撞哪一个？从技术能力的角度来说，尽管说发生以后没办法，但至少在可预见的范围内必须预测到。
今天讨论无人驾驶，需要回到交通的本质上，交通解决的是时空的位移问题，不管是人还是货。
那么时空位移里有五个因素最关键，就是它的经济性、安全性、舒适性、便捷性和环保性。在这五个因素里面，安全性是最高的要求，也是最低的底线。
我建议科学家和投资家们，在探索未来技术发展的同时，也要想想如何根据中国人的习惯来更好地设定未来的无人驾驶技术。
面对中国人的出行习惯，一旦我们的无人驾驶技术能够在中国普及，那在全世界哪个地方推广不开？
其实，对于自动驾驶的未来，普通民众也在关注，他们提出的问题也非常有意义，雷锋网摘取了其中两个问题，并整理各界人士的答案：
为了让无人车更安全，我们把自动驾驶系统，或者无人驾驶系统和车里面的其他系统进行分离的。其他的还在思考。
我们非常重视无人车的安全性，要做好这个事情要在两个环节上做控制，一是感知能力，二是控制能力。
首先车要感知到可能的风险，可以在车内装各种探测器，观察数据流是否符合预期。其次，当车有异常，有相应的熔断方式，让车安全地停在路边，而不造成人身安全。
滴滴在去年9月份收购了一家安全公司，本身也有非常顶级的信息安全科学家，会持续研究这个领域。
美国的交规里有一条是开车的时候不礼让是违法的，中国没有这个事。我觉得无人车还是把安全放在第一位，效率放在第二位。
无人车、有人车混合的时候确实把复杂度提高10倍，甚至不止10倍。
百度也在探索，此前和芜湖市政府合作，尝试纯无人车区域。也许这条道能让无人车更早实现。
百度还和其他城市建立了无人车、有人车混合的试验区域，尝试依赖更高端的传感器，反应更快的计算能力来提升无人驾驶汽车的表现。
百度也不知道哪条路更快，创新性饱含不确定性。还是要和政府、企业，甚至保险公司一起合作，让无人车最早在中国落地。
从提升效率，还有技术的准备程度来讲，当前无人车最重要的应用场景是在高速。
如果谈到人车并存的环境——非高速的城市场景下有一个很重要的技术就是“人车通讯”。在这种环境里，这三个系统（人、有人车和无人车）之间需要有一个交流系统，比如屏幕交互，这个目前在自动驾驶领域是新课题。
我觉得无人驾驶技术并不一定是要以最快的时间从A点到B点，而是要考虑总体的出行体验。我认为最大的价值对消费者来说，他可以利用这个时间做别的事情，可以看电影、打电话、放松、休息……不能只看到那些可能存在的部分问题，要从总体考量。
雷锋网相信，当你看完整篇文章，对于自动驾驶在中国的未来一定有更深刻的认识。
雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
